标题中的“获取操作系统版本信息的VC源代码”指的是使用Visual C++(VC)编写的程序,这个程序的主要功能是检索并显示运行它的计算机的操作系统版本信息。在Windows系统中,这些信息包括但不限于操作系统名称、版本号、服务包级别、体系结构(32位或64位)等。 描述中提到的“很好的代码,可以有效的利用,下载就可以用。”意味着这个源代码是经过优化的,可以直接被其他开发者用于他们的项目中,无需进行大量的修改或调试。这通常意味着代码质量较高,遵循了良好的编程实践,且可能有清晰的注释来解释其工作原理。 从压缩包内的文件名我们可以推测这个程序的结构: 1. `OSDetect.001` 和 `OSDetect.aps` 可能是项目的部分原始数据或临时文件,它们在Visual Studio中用于构建和管理项目。 2. `InfoDlg.cpp` 暗示存在一个名为"InfoDlg"的对话框类,这个对话框可能是用来显示操作系统信息的用户界面。 3. `OSDetect.cpp`, `OSDetectView.cpp`, `OSDetectDoc.cpp` 可能分别包含了程序的核心逻辑、视图类和文档类的实现。在MFC(Microsoft Foundation Classes)框架中,视图和文档类是负责处理用户交互和数据存储的关键组件。 4. `MainFrm.cpp` 通常包含了主框架窗口的实现,这是应用程序的主要窗口。 5. `StdAfx.cpp` 是预编译头文件,用于提高编译速度,其中包含了常用的库和预定义的宏。 6. `OSDetect.dsp` 和 `OSDetect.dsw` 是Visual Studio项目文件,`.dsp` 是早期版本的项目文件,`.dsw` 是工作空间文件,包含了项目的所有相关信息,用于管理和构建项目。 通过分析这些文件,我们可以得知这个源代码使用了MFC框架,这是微软为开发Windows应用程序提供的一种C++库。开发者可以通过调用MFC中的类和函数,如`CDialog`(用于创建对话框)和`CWinApp`(应用程序的主要类),来实现与操作系统的交互。同时,`GetVersionEx`函数很可能会在`OSDetect.cpp`中被用到,这是一个Windows API函数,用于获取系统版本信息。 总结来说,这个源代码项目是一个使用Visual C++和MFC编写的程序,它的目标是获取并显示操作系统的信息。通过学习和理解这个源代码,开发者可以学习到如何在Windows环境下编写程序,如何使用MFC框架,以及如何获取和处理操作系统版本信息。这对于进行系统级别的编程和开发具有跨平台需求的应用程序来说,是非常有价值的参考。
2025-12-29 23:27:27 42KB VC代码
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Asprotect SDK编写硬件绑定注册机教程_配套注册机模版VC代码,VS2008下编译通过,参考Asprotect SDK编写硬件绑定注册机教程可直接用于自己的程序或者二次加密别人的程序,希望我说的明白,大家喜欢!
2024-08-05 20:05:31 440KB 软件加密 硬件绑定 Asprotect
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图像小波变换的vc++代码,包括小波反变换
2023-12-27 08:05:24 267KB 小波变换
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完成多种分类的实现,如模糊分类,聚类分析
2023-11-07 08:00:17 14.07MB 聚类
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遗传 蚁群 算法 VC++代码
2023-11-05 08:02:20 81KB 蚁群算法
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勾月桌面管理系统绿色软件(VC#代码编写) 功能: 网址自由存储 启动程序 存储QQ、地址、邮件 开我的电脑,网上邻居 弹出、关闭光驱 定时开关机 邮件登录快捷方式 资源管理器,注册表…… 垃圾整理 皮肤自由切换等 安装步骤: 1.安装framework3.5 2.点击\勾月桌面管理系统\robin.exe即可运行。
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本资源是用vc++6.0编写的一个简单的例程,供大家参考和使用。
2022-11-14 21:03:33 3.53MB 串口例程 vc++ 代码
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包括信号分析处理的常见模块,相关分析、滤波、傅立叶....绝对可以移植的!
2022-10-08 20:02:35 1.89MB 信号分析处理 VC C++ 源代码
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采用vc编写,功能强大,可实现一般流程图的绘制工作。
2022-09-21 18:20:46 329KB vc 流程图 代码
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Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中,Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说,Sift算子具有以下特性: (1)Sift特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。 (2)独特性好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。 (3)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。 (4)速度相对较快,经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。 (5)可扩展性强,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 Sift特征匹配算法主要包括两个阶段,一个是Sift特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;第二阶段是Sift特征向量的匹配。
2022-07-08 19:29:45 352KB Sift算法
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